<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="smallsize">
        <h2>使用深度学习对像素进行分类</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-88BE63A6-B06C-4C61-9AB1-8DA5A08C6783-web.png" alt="使用深度学习对像素进行分类"></h2>
        <hr/>
    <p>此工具用于运行输入栅格上的训练深度学习模型，以生成分类栅格，其中每个有效像素都被分配了一个类标注。
    </p>
    <p>如果选中 <b>使用当前地图范围</b>，则仅对当前地图范围中可见的栅格区域进行分析。如果未选中，则将分析整个栅格，即使栅格位于当前地图范围之外。
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="inputRaster">
        <div><h2>选择用于对像素进行分类的影像</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>待分类的输入影像。
            </p>
            <p>可以是影像服务 URL、栅格图层或影像服务图层。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="model">
        <div><h2>选择用于对像素进行分类的深度学习模型</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>输入深度学习包 ( <code>.dlpk</code>) 项目。
            </p>
            <p>深度学习包由 Esri 模型定义 JSON 文件 ( <code>.emd</code>)、深度学习二进制模型文件以及要使用的 Python 栅格函数（可选）组成。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="modelArguments">
        <div><h2>指定深度学习模型参数</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>函数参数在输入模型引用的 Python 栅格函数类中定义。您可以在此列出其他深度学习参数和用于试验和优化的参数，例如用于调整灵敏度的置信度阈值。
            </p>
            <p>参数名称将由工具通过读取栅格分析服务器上的 Python 模块进行填充。
            </p>  
            <p> 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputClassifiedRaster">
        <div><h2>结果图层名称</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>将在 <b>我的内容</b>中创建并添加到地图中的图层的名称。默认名称基于工具名称以及输入图层名称。如果该名称的图层已存在，则系统将提示您提供其他名称。
            </p>
            <p>您可以使用 <b>将结果保存在</b>下拉框指定 <b>我的内容</b>中的文件夹名称，结果将保存到该文件夹中。
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
